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Comment l'automatisation du processus de compatibilité basée sur l'intelligence artificielle améliore le recrutement

JOANA URBANO - M07 3, 2018

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) est aujourd'hui tellement généralisée que nous remarquons à peine que nous nous en servons au quotidien : des traducteurs de langues sur internet, des applications photo à reconnaissance faciale, des filtres pour trier les spams des emails aux assistants virtuels, recommandations de produit en ligne et même voitures autonomes sans chauffeur.

Toutes ces applications apprennent les fonctionnalités désirées (par ex : comment classer un email en valide ou en spam, comment reconnaître un panneau stop pour les voitures autonomes) à partir d’exemples passés qui ont été classés manuellement par les hommes, et qui sont donc catégorisés dans une branche spécifique de l’IA : l’apprentissage automatique.

Étant donné l'utilisation répandue des approches de l'IA actuellement, il est normal de s'attendre à ce qu'elle soit largement adoptée dans le secteur du recrutement. Cependant, même si les entreprises comprennent le besoin de l’automatisation des processus dans le recrutement, c’est un fait que 47 % des entreprises ont des solutions logicielles RH datées (Bersin par Deloitte), les autres limitent l’utilisation d’outils logiciels aux annonces d’emploi et aux réseaux sociaux.

En même temps, alors qu’un grand nombre de nouvelles solutions intéressantes basées sur l’intelligence artificielle apparait dans le secteur du recrutement, elles sont généralement axées sur un aspect spécifique du processus de recrutement, comme l’utilisation de chatbots ou d’outils automatiques pour la vidéo.

Mais l’adoption de l’intelligence artificielle peut améliorer de manière importante le recrutement, en particulier sur deux aspects majeurs : la réduction du délai de recrutement et l’augmentation du taux d'achèvement. Comme nous allons voir, l’automatisation basée sur l’intelligence artificielle du processus de compatibilité assiste ces deux aspects.

Comment l’automatisation du processus de compatibilité améliore le recrutement ?

L’automatisation du processus de compatibilité est l’une des grandes applications de l’intelligence artificielle dans le processus de recrutement. Nous savons bien que chaque annonce d’offre d’emploi attire 250 CVs (Glassdoor) et que la plupart de ces CVs ne sont pas qualifiés et bons pour la poubelle (MRINetwork 2017 Recruiter Sentiment Survey). De plus, 62 % des recruteurs considèrent le délai de recrutement comme l’indicateur premier de réussite.

L’intelligence artificielle entre en scène ici : automatiser les tâches répétitives et chronophages dans le flux de travail du recrutement, comme la présélection de CVs, qui prennent énormément de temps aux recruteurs, allongent le cycle de recrutement, et contribuent à l’abandon des candidats.\nPlus encore, les algorithmes d’apprentissage automatique améliorent la saisie de nouvelles données, ils apprennent à trouver les bons candidats, ils agissent comme filtre sur le flot de candidatures, et garantissent que les meilleurs candidats sont retenus et ceux qui sont non qualifiés, ne sont pas acceptés à l’analyse suivante.

Nos propres statistiques montrent que l’algorithme de présélection d’apprentissage automatique breveté par skeeled rejette près de la moitié des candidats lors de la première phase de présélection de CVs. Il travaille avec un ensemble de paramètres bien définis, ou d’éléments, établis à partir des descriptions d’offres d’emploi et de renseignements sur les candidats à l'aide des meilleures pratiques scientifiques en matière de données.

Il utilise aussi le traitement automatique du langage naturel (TALN) et la similarité sémantique pour adresser les champs de textes libres, ce qui améliore la compatibilité entre les exigences du poste et les diplômes, les expériences, les compétences du candidat sans forcer les recruteurs à convertir au préalable leur description textuelle en un champ de format strict. Par exemple, l’algorithme de skeeled permet de comprendre que l’expérience d’un candidat comme « intérimaire en ressources humaines » peut correspondre à l’intitulé de poste « Assistant RH junior ».

L’utilisation des approches d’apprentissage automatique ne se limite toutefois pas qu’à la présélection de CVs. Par exemple, la solution intégrée de skeeled propose également un test de personnalité facultatif (basé sur le modèle des 5 grands facteurs) qui peut être passé par les candidats qui ont réussi l’étape de présélection de CVs, ainsi que des entretiens vidéo préenregistrés pour récupérer plus de données significatives sur les candidats. Ces informations supplémentaires sur les candidats sont converties en nouvelles fonctionnalités, utilisées dans l'automatisation de l’étape suivante de recrutement, le classement noté des candidats les mieux adaptés.

Ensuite, les recruteurs ont la possibilité de passer en revue les informations détaillées sur les candidats et les offres auxquelles ils ont postulées, ou de se concentrer uniquement sur les candidats qui ont été mieux notées par la solution basée sur l’apprentissage automatique. Il faut souligner que le logiciel de skeeled permet aux recruteurs de donner aux candidats leur propre évaluation, ce qui aide à affiner l’algorithme et continuer à améliorer ses performances à mesure que de nouvelles données arrivent.

En automatisant entièrement ces deux étapes fondamentales du processus de recrutement, la présélection de CVs et le classement noté, les recruteurs ont plus de temps pour se concentrer sur d’autres tâches qui ne sont pas encore exécutées avec succès par l’intelligence artificielle, à savoir celles qui impliquent les capacités cognitives et l’intelligence émotionnelle. En même temps, le processus de recrutement se déroule plus facilement et plus rapidement, ce qui augmente l’implication des candidats et le taux d’achèvement associé.

D’autres tendances d’intelligence artificielle dans le recrutement

Dans cet article, nous nous sommes penchés sur l’utilisation de l’apprentissage automatique pour automatiser le processus de compatibilité et de classement noté des candidats, deux tâches de recrutement qui sont répétitives et chronophages. Cependant, d’autres tendances sont récemment apparues dans le secteur du recrutement basé sur l’intelligence artificielle.

Il s'agit notamment de la recherche de talents, qui utilise les bots en ligne prospectant les candidats passifs ouverts à de nouvelles opportunités, les chatbots qui aident à établir un dialogue avec les candidats et peuvent servir à remplir automatiquement les informations manquantes, l’analytique prescriptive qui accompagne les recruteurs à mieux comprendre le bassin de candidats disponibles et la publicité programmatique. Ces sujets vous intéressent ? Ne vous inquiétez pas, nous allons explorer ces tendances dans nos prochains articles !

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Votre équipe chez Skeeled

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